VAST Data lance VAST PolicyEngine et VAST TuningEngine

Alors que les entreprises dépassent le stade de l’expérimentation, l’enjeu n’est plus de construire des modèles, mais de les opérer au sein de workflows réels où les actions doivent obéir à des règles, les décisions doivent être explicables et les performances doivent s’améliorer dans le temps. PolicyEngine gouverne les comportements et les accès, tandis que TuningEngine améliore en continu les performances des modèles, permettant au VAST AI OS de fonctionner comme un environnement contrôlé et auto-apprenant pour les systèmes intelligents.

L’IA ne se contente plus de générer des réponses : elle exécute désormais des tâches au cœur d’opérations concrètes, et les systèmes doivent en conséquence fonctionner en continu, respecter les règles d’entreprise et progresser par l’expérience. Ces exigences supposent un contexte persistant, des accès contrôlés, un comportement observable et un apprentissage intégré. Avec l’introduction du PolicyEngine et du TuningEngine, le VAST AI Operating System intègre désormais un runtime opérationnel où l’intelligence s’exécute, est gouvernée et affinée en continu. Au sein de ce runtime, chaque service contribue à la manière dont les systèmes intelligents comprennent, agissent, mémorisent et apprennent.

Perception, Exécution et Apprentissage

Le VAST DataEngine est la couche runtime de l’AI OS. Au sein du DataEngine, le VAST InsightEngine analyse les données multimodales et fournit un contexte de récupération à travers fichiers, événements et historique, tandis que le VAST AgentEngine coordonne les workflows multi-agents et l’utilisation d’outils à travers applications et systèmes, permettant aux tâches de s’exécuter en continu plutôt que sous forme de prompts isolés.

En concert avec l’InsightEngine et l’AgentEngine, le nouveau VAST TuningEngine observe les résultats de ces opérations et améliore les performances dans le temps. La plateforme capture la télémétrie opérationnelle, l’organise en datasets d’évaluation et mesure les résultats par rapport à des objectifs définis. Les modèles peuvent ensuite être mis à jour par fine tuning supervisé, reinforcement learning ou LoRA (low rank adaptation), validés par rapport à des benchmarks, puis déployés en production lorsque les performances s’améliorent.

Ensemble, ces services permettent aux systèmes intelligents d’interpréter les données entrantes, d’effectuer des tâches à travers les applications et d’affiner leur comportement en fonction des résultats.

Gouvernance des données

Également au sein du VAST DataEngine, le VAST PolicyEngine agit comme un plan de contrôle inline pour l’activité intelligente. Les agents n’accèdent pas directement à la mémoire, aux outils, aux systèmes de récupération ni aux autres agents. Toutes les interactions sont acheminées par le VAST PolicyEngine, qui évalue identité, contexte et politique avant toute exécution.

Le VAST PolicyEngine peut autoriser, bloquer ou modifier les requêtes et réponses, notamment en occultant ou masquant sélectivement les informations sensibles tout en préservant le contexte utilisable. Il gouverne l’accès aux données, l’utilisation des outils et la communication inter-agents, et enregistre une trace de provenance complète de la façon dont les outputs ont été produits. L’application des règles intervenant avant l’exécution des actions, le système maintient un modèle opérationnel zero trust garantissant que les décisions restent observables, explicables et auditables.

Mémoire et Contexte

Le VAST AI OS maintient un contexte partagé persistant pour les systèmes intelligents. Le VAST DataStore offre un accès haute performance aux données structurées et non structurées, le VAST DataBase prend en charge le raisonnement transactionnel et analytique, et le VAST DataSpace unifie l’information à travers les environnements.

Contrairement aux approches traditionnelles de namespace global qui sacrifient la cohérence au profit de l’accessibilité, le VAST DataSpace crée un fabric de données mondial couvrant plusieurs clusters tout en préservant la cohérence transactionnelle, permettant aux agents d’opérer sur un état partagé sans fragmentation.

Boucle Opérationnelle

L’exécution, la gouvernance et l’amélioration opérant au sein du même runtime, le système peut déterminer si un comportement s’améliore réellement avant de mettre à jour les modèles. Les mises à jour peuvent être appliquées ou rejetées automatiquement sur la base des résultats mesurés.

Il en résulte une plateforme destinée non seulement à exécuter de larges ensembles d’agents IA, mais aussi à gérer et mettre à jour leur comportement dans le temps. Le VAST AI OS forme une boucle opérationnelle fermée qui observe, raisonne, agit, évalue et s’améliore.

Disponibilité

Le VAST PolicyEngine et le VAST TuningEngine seront disponibles au cours du quatrième trimestre 2026.